GPT
הוספת כלי
R

RealVisXL_V4.0

קוד פתוח

SG161222openrail++2024-02-12

  • diffusers
  • safetensors
  • endpoints_compatible

גרסת SDXL מכוונת לפוטוריאליזם שמייצרת תמונות באיכות טובה גם ללא עיבוד כבד. היא מתאימה למי שצריך תמונות שנראות אמיתיות ורוצה שליטה עצמאית בלי תלות בשירותי ענן.

  • 2.6Bפרמטרים
  • 25.8 GBמשקל הקבצים
  • 113,087הורדות בחודש
  • 293לייקים

מה זה

מדובר במודל שמבוסס על SDXL ומכוון ישירות להפקת תמונות במראה פוטוריאליסטי, מטקסטורות עור ועד תאורה טבעית. הוא יודע להוציא תכנים רגילים לצד תכני מבוגרים באיכות סבירה, ומיועד להרצה בסביבת diffusers. בהשוואה למודלים גנריים בגודל של 2.6 מיליארד פרמטרים, הדגש כאן הוא צמצום המראה הפלסטי והמלאכותי שמאפיין לעיתים קרובות את מודל הבסיס.

המפתח מצהיר במפורש שהמודל נמצא עדיין בשלבי אימון ולא מדובר בגרסה סופית. המשמעות בשטח היא שתקבלו תוצאות מפורטות מאוד כבר במעבר ראשון, אך באותה נשימה המערכת עלולה לייצר עיוותים לא צפויים בחלק מהמקרים. אין כאן מדדי ביצועים רשמיים או גרפים של השוואות, אלא התאמה מעשית שנעשתה דרך כוונון פרמטרים מומלצים לעבודה יומיומית.

מתאים ל

  • יצירת פורטרטים ריאליסטיים

    המודל כוונן להשגת מראה עור ותאורה אמיתיים ומפחית את המראה המצויר של מודלי בסיס.

  • הפקת תמונות פוטוריאליסטיות

    שילוב עם דוגם Karras ושלב הגדלה מאפשר קבלת חדות גבוהה ופרטים אמינים של סצנות שלמות.

  • יצירת תכנים למבוגרים

    הכרטיס מציין במפורש תמיכה ויכולת טובה ביצירת תמונות מבוגרים באיכות סבירה.

איפה זה נופל

היוצר מבהיר שהאימון לא הסתיים ועלולים להופיע ארטיפקטים וביצועים ירודים בתרחישים מסוימים. הבעיות הבולטות נוגעות לפנים, עיניים לא סימטריות ופה פתוח בצורה מעוותת. כדי לעקוף את זה חייבים להשתמש בהנחיות שלילה מדויקות שמתמקדות באסימטריה ובפגמי פנים, מה שמחייב ניסוי וטעייה ולא מאפשר שילוב עיוור במוצר אוטומטי.

אותה משפחה

RealVisXL יצא ב־4 גרסאות שיש להן עמוד כאן. אלה האחרות, לפי כמה מורידים אותן.

RealVisXL_V5.0334,979 RealVisXL_V3.013,748 RealVisXL_V2.0236

שאלות
נפוצות

איזה כרטיס מסך צריך כדי להריץ את המודל הזה?

המודל שוקל מעל 25 גיגה בייט בקבצים וכולל 2.6 מיליארד פרמטרים. תצטרכו כרטיס מסך מודרני עם לפחות 12 עד 16 גיגה בייט זיכרון וידאו כדי לייצר תמונות בלי לקבל שגיאות זיכרון, במיוחד אם מפעילים שלב הגדלה.

האם המודל מוכן לעבודה מלאה במוצר ייצור?

לא מומלץ להסתמך עליו בעיניים עצומות. היוצר מציין שהאימון נמשך ויש בעיות ידועות של אסימטריה בפנים ובעיניים, ולכן נדרשות הנחיות שלילה קפדניות ופיקוח על התוצרים שיוצאים.

איך מריצים

המשקל הכולל מגיע לכמעט 26 גיגה בייט ומחולק לעשרות קבצים, כך שצריך כרטיס מסך חזק עם זיכרון וידאו נדיב כדי לטעון אותו ולעבוד מקומית בצורה חלקה. המפתח ממליץ על דוגם מסוג DPM++ 2M Karras עם 25 צעדים לפחות, ובשביל לקבל חדות מלאה כדאי להפעיל שלב הגדלה עם מודל כמו 4x-UltraSharp בעוצמת ניקוי רעשים נמוכה.

אם אין לכם חומרה ייעודית מקומית עם לפחות 12 או 16 גיגה בייט זיכרון גרפי, ההרצה תזחל או תיכשל. במקרים כאלה עדיף להשתמש באירוח ייעודי כמו Mage שבו המודל זמין, במקום לשלם על שרתים יקרים רק בשביל בדיקות ראשוניות.

from diffusers import DiffusionPipeline

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("SG161222/RealVisXL_V4.0")
img = pipe("a photo").images[0]

הקבצים

25 קבצים במאגר, 25.8 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא openrail++, שמאפשר שימוש והפצה אך מטיל הגבלות שימוש ספציפיות כדי למנוע ניצול לרעה ופגיעה באנשים. אפשר להשתמש במודל לצרכים מסחריים, אך חובה לוודא שהתוצרים והשירות שאתם בונים עומדים בכללי ההתנהגות המפורטים בנוסח הרישיון.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • מגבלות שימוש ברישיון

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗